הצטרפו לניוזלטר הסודי שלנו!
אנחנו גם שונאים ספאם אז מבטיחים לא לבלבל לכם את השכל, רק דברים שווים
טבלאות שכר הן אחד הכלים השימושיים ביותר לקבלת החלטות בניהול קריירה, גיוס ותקצוב. האתגר מתחיל ברגע שבוחנים את מקור המידע: פערים בהגדרות תפקיד, עיכוב בעדכון, מדגם מוטה וחוסר הבחנה בין בסיס, בונוסים ואקוויטי יכולים לעוות את התמונה.
המטרה היא להבין מאיפה הנתונים בתוך טבלאות שכר מגיעים, מה מגביל כל מקור, ואיך מחברים הכל למפת שכר אמינה שמשרתת אתכן ואתכם.
פלטפורמות שבהן עובדים ועובדות מזינים נתונים על שכרם מציעות כיסוי רחב, פירוק לפי תפקיד וניסיון ולעיתים גם מרכיבי תגמול. היתרון הוא נגישות ומהירות. המגבלות ברורות: אימות חלקי, דגימה לא מייצגת, בלבול בין כותרות תפקיד, ונטייה לדיווח יתר במקרים קיצוניים. שימוש נכון מקור כזה מחייב סינון חריגים, בחירה רק בנתונים מהשנים האחרונות ונורמליזציה של שמות תפקידים.
ספקיות שכר ו-PEO אוספות נתונים ישירות מתלושים. זהו מקור נקי יחסית משגיאות קלט, עם בדיקות בקרה חשבונאיות. החסרונות הם שהנתונים לעיתים מתעדכנים באיחור, כיסוי מגזרי מוגבל, ופילוח תפקידים גס. האיכות עולה כשיש פירוק לרמות ולמיקומים גיאוגרפיים, אך לא תמיד מתקבל פירוט כזה.
נתוני שכר ממודעות, תקציבי תפקיד ו-ATS משקפים את כוונת המעסיק ואת טווח ההצעות. הם טובים לזיהוי מגמות בזמן אמת ולהערכת שוק תחרותי. עם זאת, רבים מהפרסומים אינם כוללים טווחי שכר, ושכר מוצע אינו זהה לשכר המשולם בפועל לאחר מו"מ. מומלץ להשתמש במקור זה כאיתות מגמה, לא כקו תחתון.
לשכות סטטיסטיקה, חוקים המצריכים גילוי טווחים ותיקים מבתי דין לעבודה מספקים נתונים נקיים יחסית מהטיות תקשורתיות. הדיוק גבוה, אך הפילוח לעיתים כללי מדי ואיטי להתעדכן. במקצועות טכנולוגיים או תפקידי נישה הכיסוי עשוי להיות חלקי.
בתי ייעוץ וסוכנויות משווים הצעות בפועל, רואים סגירות שכר ומצטיידים בכיסוי רוחבי בענפים מסוימים. החיסרון הוא מדגם שמוטה ללקוחותיהם ולמשרות הפעילות, ולעיתים פער בין אזורים או רמות שעבורן אין מספיק נתונים. יש ערך גבוה לשילוב של כמה גופים מתחרים כדי לאזן הטיות.
איחוד נתונים מתחיל בהכרעה מתודולוגית: מגדירים תפקידים ורמות, קובעים חלוקה גיאוגרפית אחידה, מצמידים כל נקודת נתון לערכי בסיס, משתנים ואקוויטי, ואז בונים טווחים. שיטה שימושית היא להעניק משקולות למקורות לפי אמינותם ורמת הפירוט. נתוני תלושים מקבלים משקל גבוה, מודעות דרושים מקבלות משקל בינוני כאינדיקטור למגמה, ודיווחי עובדים מאזנים את החסר בפירוט. רצוי לחשב חציון ורבעונים במקום ממוצע פשוט כדי לצמצם השפעת חריגים.
השלב הקריטי הוא מיפוי תיאורי תפקידים למבנה רמות עקבי. כדאי ליצור מטריצה של משפחות מקצועיות, למשל הנדסה, מוצר, שיווק, תפעול, עם רמות מספריות. כל מקור מתורגם לרמות הארגון שלכן ושלכם. כשקיימות כותרות לא אחידות, משתמשים בעוגנים כמו טווח אחריות, היקף תקציב, גודל צוות וטכנולוגיות מרכזיות במקום בכותרת בלבד.
שכר מושפע מהיצע וביקוש מקומי, עלויות מחיה ומדיניות עבודה מרחוק. יש להגדיר אזורי שכר ברורים ולבנות יחס המרה בין אזורים בעת השוואה. ניסיון נחלק לשנות ניסיון רלוונטיות ולמפתחות איכותיים יותר כמו מורכבות פרויקטים, עבודה בסקייל, ניהול ישיר מול השפעה מטריציונית. טבלה טובה תציג טווח בסיס לכל רמה ואז התאמות לפי אזור וניסיון.
טבלת שכר ללא פירוק למרכיבים מפספסת את מהות התגמול. יש להציג בנפרד בסיס שנתי, בונוס יעד, אקוויטי לפי שווי משוער או ערך הוגן, והטבות לא כספיות שניתנות לכימות. בטווחי אקוויטי חשוב לציין גם תנאי הבשלה, מועדי הקצאה וערכי דילול. בפונקציות מכירה או תמיכה, יש להבחין בין OTE לבין בסיס בלבד.
במקרה של מועמדות ומועמדים, הטבלאות עוזרות להגדיר עוגן מציאותי ולהימנע מהערכת חסר. לא כדאי להתבסס על מקור יחיד, וגם לא להניח שטווח שפורסם הוא תקרת זכוכית. מומלץ לבחור טווח יעד בהתאם לרמה, לאזור ולדרגת הביצועים. אם הנתונים כוללים רבעון עליון ותחתון, אפשר למקם את הבקשה בהתאם לערך שוק ולתרומה צפויה.
בצד המעסיקים, הטבלאות מסייעות בהקמת מסגרות שכר עקביות ובמניעת אפליה פנימית. יש לעדכן טווחים אחת לרבעון או חצי שנה במקצועות חמים, ולא פחות מפעם בשנה בענפים יציבים. חשוב להצליב מול נתוני סגירות בפועל בארגון כדי לאמוד את פערי השוק ולהחליט היכן להרחיב טווחים.
טבלאות מועילות גם לתכנון תקציב שנתי. כאשר מתכננים גיוס בכמות, הצגת טווחים לרמות שונות מאפשרת סימולציה של עלויות. אם קיים רכיב אקוויטי מהותי, יש לספק טווחי ערך משוער בתרחישים שונים כדי לעזור בקבלת החלטות בין בסיס לאקוויטי.
טבלאות שנשענות על ממוצע פשוט במקום חציון ורבעונים יסתירו פיזור אמיתי. שימוש בכותרות תפקיד ללא רמות ייצור השוואות שווא בין אחריות שונה לחלוטין. נתונים ללא תאריך איסוף וללא אזור גיאוגרפי מרחיקים מהמציאות. ערבוב בסיס ובונוסים באותה שורה ללא פירוק יוצר אשליית שכר גבוהה. התעלמות מהשפעת עבודה היברידית או מרחוק על טווחי אזור מייצרת טעויות במדיניות.
כדי להחליט אם להסתמך על טבלה, בודקים אם מצוין גודל המדגם, תאריך עדכון אחרון ופירוק המרכיבים. מחפשים עקביות בין רמות שונות, למשל מרווחים קבועים בין רמות הנדסה. בוחנים אם קיימת התאמה לסביבות שונות כמו סטארטאפים מול חברות ציבוריות. אם הנתונים מסתכמים בנתון אחד לכל תפקיד בלי הקשר גיאוגרפי וניסיוני, הסיכון גבוה.
טבלאות שכר טובות הן תוצר של שילוב מקורות, משקולות מתודולוגיות ועבודת נורמליזציה עקבית. אין מקור יחיד מושלם. הנתונים המדויקים ביותר מגיעים מחיבור בין נתוני תלושים מאומתים, דיווחים עדכניים מהשוק בזמן אמת ומודלים שמבחינים בין בסיס, בונוס ואקוויטי. כשמיישמים שיטה סדורה, מוודאים הרשאות השוואה בין אזורים ורמות, ושומרים על עדכון שוטף, מתקבלת תמונת שכר שמאפשרת מו"מ הוגן, מדיניות עקבית והחלטות תקציב שמבוססות על מציאות.
אנחנו גם שונאים ספאם אז מבטיחים לא לבלבל לכם את השכל, רק דברים שווים
הצטרפו לקבוצת הפייסבוק שלנו
הצטרפו לקבוצת הפייסבוק שלנו
האקסל לניהול תקציב של פיננקה עושה לכם סדר בכספים!
חדש! עכשיו בגרסה 3.0: תוכלו לעקוב בקלות אחרי ההכנסות וההוצאות, לתכנן את התקציב שלכם מראש ולראות גרפים ודוחות מתקדמים בלחיצה. הורידו עכשיו והתחילו לנהל את הכלכלה שלכם בצורה פשוטה, חכמה ויעילה!
מידע מקצועי נוסף עבורכם
